package cn.edu.xjtu.work.minCostClimbingStairs;

/**
 * 746. 使用最小花费爬楼梯
 * 
 * 数组的每个下标作为一个阶梯，第 i 个阶梯对应着一个非负数的体力花费值 cost[i]（下标从 0 开始）。
 * 
 * 每当你爬上一个阶梯你都要花费对应的体力值，一旦支付了相应的体力值，你就可以选择向上爬一个阶梯或者爬两个阶梯。
 * 
 * 请你找出达到楼层顶部的最低花费。在开始时，你可以选择从下标为 0 或 1 的元素作为初始阶梯。
 */
public class Solution {
  public static void main(String[] args) {
    Solution solu = new Solution();
    System.out.println(solu.minCostClimbingStairs1(new int[] { 1, 100, 1, 1, 1, 100, 1, 1, 100, 1 }));
  }

  /**
   * 动态规划,创造额外的dp数组
   * 
   * @param cost
   * @return
   */
  public int minCostClimbingStairs(int[] cost) {
    int n = cost.length;
    int[] dp = new int[n + 1];
    dp[0] = dp[1] = 0;
    for (int i = 2; i <= n; i++) {
      dp[i] = Math.min(dp[i - 1] + cost[i - 1], dp[i - 2] + cost[i - 2]);
    }
    return dp[n];
  }

  /**
   * 动态规划,使用滚动数组
   * 
   * @param cost
   * @return
   */
  public int minCostClimbingStairs1(int[] cost) {
    int prev = 0;
    int curr = 0;
    for (int i = 2; i <= cost.length; i++) {
      int temp = curr;
      curr = Math.min(curr + cost[i - 1], prev + cost[i - 2]);
      prev = temp;
    }
    return curr;
  }

  /**
   * 递归,可以运行,但是效率差会超出时间限制
   * 
   * @param cost
   * @return
   */
  public int minCostClimbingStairs2(int[] cost) {
    return minCost(cost, cost.length);
  }

  public int minCost(int[] cost, int layer) {
    if (layer == 0 || layer == 1) {
      return 0;
    }
    return Math.min(cost[layer - 1] + minCost(cost, layer - 1), cost[layer - 2] + minCost(cost, layer - 2));
  }
}
